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Meta陷入恐慌內(nèi)部爆料在瘋狂分析復(fù)制DeepSeek, 高預(yù)算難以解釋

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Meta陷入恐慌內(nèi)部爆料在瘋狂分析復(fù)制DeepSeek, 高預(yù)算難以解釋

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「工程師正在瘋狂地分析 DeepSeek ， 試圖從中復(fù)制任何可能的東西 。 」
DeepSeek 開源大模型的陽謀 ， 切切實實震撼著美國 AI 公司 。
最先陷入恐慌的 ， 似乎是同樣推崇開源的 Meta 。
最近 ， 有 Meta 員工在美國匿名職場社區(qū) teamblind 上面發(fā)布了一個帖子 。 帖子提到 ， 國內(nèi) AI 創(chuàng)業(yè)公司 DeepSeek 最近的一系列動作讓 Meta 的生成式 AI 團隊陷入了恐慌 ， 因為在前者的低成本高歌猛進下 ， 后者無法解釋自己的超高預(yù)算的合理性 。
原文如下：
這一切始于 DeepSeek-V3 ， 它在基準(zhǔn)測試中就已經(jīng)讓 Llama 4 落后 。 更糟糕的是那個「擁有 550 萬訓(xùn)練預(yù)算的不知名中國公司」 。
工程師們正在瘋狂地分析 DeepSeek ， 試圖從中復(fù)制任何可能的東西 。 這一點都不夸張 。
管理層擔(dān)心如何證明龐大的生成式 AI 組織的成本是合理的 。 當(dāng)生成式 AI 組織中的每個「領(lǐng)導(dǎo)」的薪資都比訓(xùn)練整個 DeepSeek-V3 的成本還要高 ， 而我們有好幾十個這樣的「領(lǐng)導(dǎo)」時 ， 他們要如何面對高層？
DeepSeek-R1 讓情況變得更加可怕 。 雖然我不能透露機密信息 ， 但這些很快就會公開 。
這本應(yīng)該是一個以工程為重點的小型組織 ， 但是因為很多人想要參與進來分一杯羹 ， 人為地膨脹了組織的招聘規(guī)模 ， 結(jié)果每個人都成了輸家 。

帖子中提到的 DeepSeek-V3 和 DeepSeek-R1 分別發(fā)布于 2024 年 12 月 26 日和 2025 年 1 月 20 日 。
其中 ， DeepSeek-V3 在發(fā)布時提到 ， 該模型在多項評測成績超越了 Qwen2.5-72B 和 Llama-3.1-405B 等其他開源模型 ， 并在性能上和世界頂尖的閉源模型 GPT-4o 以及 Claude-3.5-Sonnet 不分伯仲 。
不過 ， 更引人關(guān)注的是 ， 這個參數(shù)量高達 671B 的大型語言模型訓(xùn)練成本僅 558 萬美元 。 具體來說 ， 它的預(yù)訓(xùn)練過程竟然只用了 266.4 萬 H800 GPU Hours ， 再加上上下文擴展與后訓(xùn)練的訓(xùn)練 ， 總共也只有 278.8 H800 GPU Hours 。 相較之下 ， Meta 的 Llama 3 系列模型的計算預(yù)算則多達 3930 萬 H100 GPU Hours—— 如此計算量足可訓(xùn)練 DeepSeek-V3 至少 15 次 。

而最近發(fā)布的 DeepSeek-R1 性能更猛 —— 在數(shù)學(xué)、代碼、自然語言推理等任務(wù)上 ， 它的性能比肩 OpenAI o1 正式版 。 而且模型在發(fā)布的同時 ， 權(quán)重同步開源 。 很多人驚呼 ， 原來 DeepSeek 才是真正的 OpenAI 。 UC Berkeley 教授 Alex Dimakis 則認(rèn)為 ，DeepSeek 現(xiàn)在已經(jīng)處于領(lǐng)先位置 ， 美國公司可能需要迎頭趕上了 。

看到這里 ， 我們不難理解為何 Meta 的團隊會陷入恐慌 。 如果今年推出的 Llama 4 沒有點硬本事 ， 他們「開源之光」的地位岌岌可危 。
有人指出 ， 其實該慌的不止 Meta ， OpenAI、谷歌、Anthropic 又何嘗沒有受到挑戰(zhàn) 。 「這是一件好事 ， 我們可以實時看到公開競爭對創(chuàng)新的影響 。 」

還有人擔(dān)心起了英偉達的股價 ， 表示「如果 DeeSeek 的創(chuàng)新是真的 ， 那 AI 公司是否真的需要那么多顯卡？」

不過 ， 也有人質(zhì)疑 ， DeepSeek 究竟是靠創(chuàng)新還是靠蒸餾 OpenAI 的模型取勝？有人回復(fù)說 ， 這可以從他們的發(fā)布的技術(shù)報告中找到答案 。

目前 ， 我們還無法確定帖子的真實性 。
【Meta陷入恐慌內(nèi)部爆料在瘋狂分析復(fù)制DeepSeek, 高預(yù)算難以解釋】不知道 Meta 后續(xù)將如何回應(yīng) ， 即將到來的 Llama 4 又會達到怎樣的性能 。

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